Многомодальный корпус данных вза- имодействия участников виртуальной коммуникации ENERGI

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

10 ноября 2026 г.

Ученые ФКН ВШЭ представили исследования в области тензорных методов на международной конференции в Китае

Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приняли участие в Международной конференции-школе по тензорным методам в математике и вычислениях для искусственного интеллекта (3rd Conference-School on Tensor Methods in Mathematics and Artificial Intelligence Computing). Мероприятие прошло в конце октября в Шэньчжэне (Китай). Одна из работ ученых института получила награду Best Poster Award и вошла в число пяти лучших постеров конференции.

9 ноября 2026 г.

Российские физики показали, как среда управляет откликом молекул лекарств

Молекулы многих лекарств могут переходить из одной пространственной формы в другую. Ученые НИУ ВШЭ и Института химии растворов РАН с помощью математической модели ибупрофена в сверхкритическом CO₂ показали, что растворитель может вызывать необычно медленный отклик таких молекул. Сами молекулы при этом продолжают быстро менять форму, но их окружение перестраивается медленно, и это отражается на результатах измерений. Исследование опубликовано в The Journal of Chemical Physics.

6 ноября 2026 г.

Ученые НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург разработали новый инструмент для речевой терапии после инсульта

Ученые НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург совместно с коллегами из отделения нейрореабилитации Федерального Сибирского научно-клинического центра ФМБА в Красноярске разработали корпус упрощенных текстов для пациентов с афазией разной степени тяжести. Клинические исследования показали, что материалы по актуальным тематикам мотивируют активнее заниматься восстановлением речи после инсульта. Исследование опубликовано в журнале Aphasiology.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

Многомодальный корпус данных вза- имодействия участников виртуальной коммуникации ENERGI

Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2025. Т. 68. № 12. С. 1011–1019.

Двойникова А. А., Величко А. Н., Карпов А. А.

Выполнен статистический анализ многомодального корпуса данных ENERGI (ENgagement and Emotion Russian Gathering Interlocutors), содержащего аудиовидеозаписи коммуникации на русском языке группы людей, полученные с использованием системы телеконференций Zoom. Данные корпуса размечены по трем классам: вовлеченности (высокий, средний, низкий) участников в разговор, эмоционального возбуждения (высокий, средний, низкий) и валентности эмоций (положительный, нейтральный, негативный), а также десяти классам коммуникативных жестов. Корпус содержит 6,4 часов видеозаписей групповых коммуникаций участников, всего 18 уникальных дикторов; разметка данных выполнена на 10-секундных временных интервалах. Преимущества ENERGI относительно других корпусов заключаются в многомодальности, русскоязычности, разнообразии дикторов, естественных условиях записи данных и расширенной аннотации по нескольким параметрам поведения участников коммуникации. Корпус может быть использован для разработки многомодальной автоматической системы анализа поведенческих аспектов участников групповой виртуальной коммуникации.

Язык: русский

DOI

Текст на другом сайте

Аналитический обзор многомодальных корпусов данных для распознавания эмоций

Двойникова А. А., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО.: Университет ИТМО, 2023.

В статье раскрываются достоинства и недостатки категориальных и пространственных моделей описания эмоций. Пространственные модели позволяют охватить более широкий спектр человеческих эмоций, что позволяет разработать наиболее эффективную систему распознавания эмоций. В работе проводится аналитический обзор существующих многомодальных корпусов данных, которые имеют разметку по валентности и интенсивности эмоций. В заключении выделяется наиболее репрезентативный корпус данных для автоматического ...

Добавлено: 25 апреля 2026 г.